AI的下一站：QPU，英偉達已佈局_風聞

在過去的幾年裏，美國、中國和歐洲的政府都增加了對量子信息研究與開發的投資。

而就在最近一次的GTC大會上，英偉達CEO黃仁勳再次提及QPU。這也預示着，量子計算的商業應用已進入倒計時階段，僅在一週之內，谷歌和英偉達相繼宣佈了與量子計算相關的技術突破。

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QPU是什麼？

QPU（Quantum Processing Unit，即量子處理單元）是量子計算機的核心組件，基於量子疊加與糾纏原理實現計算功能，其算力隨量子比特數n呈指數級（2ⁿ）增長。當前QPU主要技術實現方案包括超導量子、離子阱、量子點等物理體系，並在混合量子-經典計算架構中展現出解決複雜問題的潛力。

量子計算是一種革命性計算技術，利用量子物理特性處理和解決信息問題，其在量子計算機上運行，而量子計算機是專門設計的電子設備，允許在量子尺度上操縱物體。在量子尺度下，物體行為與日常經驗迥異，量子計算通過編寫程序利用這些獨特量子行為，執行傳統計算機無法完成的任務。

量子計算最核心的突破在於量子比特（Qubits）的特性，不同於經典比特（0或1），量子比特可處於疊加態，同時為0和1，使量子計算機能並行探索多種可能性。

從技術實現路徑看，量子計算硬件主要分為兩類。

第一類是基於微觀結構構建分立能級系統的“人造粒子”路線，如超導量子計算、硅半導體量子計算。優勢在於可擴展性強，易與現有集成電路技術耦合，但面臨量子門保真度與比特控制難題。超導量子計算是基於超導約瑟夫森結構建二能級系統，如transmon、fluxonium等構型。優勢是可擴展性強、易操控、與集成電路兼容性好，是當前最成熟的主流量線之一。例如，IBM持續刷新比特規模與操控精度，谷歌通過“懸鈴木”芯片展示量子優勢。硅半導體量子計算是利用硅基量子點中電子的自旋構建量子比特，核心優勢是可擴展性強、與現有CMOS工藝高度兼容，適合大規模量產，但受限於同位素材料加工與柵格串擾，可擴展性仍面臨挑戰。

第二類是直接操控微觀粒子的“天然粒子”路線，如離子阱量子計算、中性原子量子計算、光量子計算。特點是比特全同性好、邏輯門精度高，卻在大規模系統構建上存在挑戰。離子阱量子計算是通過射頻電場囚禁帶電離子，利用離子基態與激發態構建二能級系統。核心優勢是量子比特全連接性好、操控精度極高、相干時間長，是目前門保真度最高的路線之一，但面臨大規模擴展與高集成度測控難題。中性原子量子計算是通過激光“光鑷”在超高真空腔中囚禁中性原子，激發至裏德堡態構建二能級系統。核心優勢是相干時間長、保真度高，且可擴展性優於離子阱，近年來在比特規模上增長最快。光量子計算是利用光子的偏振、相位等自由度構建量子比特，核心優勢是相干時間長、可室温運行、測控簡單，分為“邏輯門型”（通用計算）與“專用型”（如玻色採樣、相干伊辛系統，用於組合優化）兩類。

這兩大陣營各有特點和優勢，目前處於並行發展階段，共同推動量子計算技術的快速發展。行業規劃顯示，2029年IBM計劃交付200邏輯量子比特系統，2033年擴展至數千邏輯比特規模。

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QPU與AI天然契合

全球知名前沿科技諮詢機構ICV在《2024Global Quantum Computing Industry Development Prospect》中認為，2027年末-2028年初會是全行業一個重要的時間點，專用量子計算機將逐漸解決特定問題，如組合優化、量子化學、機器學習，引導材料設計和藥物開發。

量子計算與人工智能的融合被視為下一代計算革命的重要方向。量智融合的核心並非單向技術疊加，而是多領域、多學科的橫向連接，依託協同創新實現非線性增長。量子計算有望突破當前 AI 模型訓練的算力瓶頸，提升算法效率；另一方面，量子比特易受環境干擾，需複雜校準和糾錯算法才能正常運行。而人工智能則能在量子控制、誤差校正、算法設計等方面可以反向賦能量子技術，為量子系統的穩定性和可擴展性提供新路徑。

當前量子信息與人工智能的結合主要有兩個方向：一是 AI for Science（科學智能），例如谷歌曾用量子人工智能優化糾錯碼；二是量子計算賦能機器學習，未來量子計算機成熟後，將為 AI 提供算力支持。

更重要的是在能效方面，QPU理論功耗低於經典處理器，混合系統被視為降低整體能耗的有效路徑。通過採用量子計算技術，可以有效解決當前智算數據中心的能耗問題。

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英偉達已佈局QPU方案

作為AI領域的龍頭，英偉達自然不能缺席QPU這一領域。今年6月，在法國巴黎舉行的GTC大會上，英偉達CEO黃仁勳表示，量子計算領域正迎來歷史性拐點，預測下一代超級計算機將配備與GPU相連的QPU。

2022年，英偉達便宣佈啓動經典-量子混合計算機項目，提出需構建GPU-QPU低延遲連接架構與統一編程模型。通過建立GPU與QPU之間的快速低延遲連接通道，實現經典計算資源對量子電路的即時優化與校準。該系統的核心技術工具包cuQuantum已實現商用，被亞馬遜雲科技、Menten AI等機構應用於量子電路模擬與藥物研發優化。

在最近華盛頓召開的GTC大會上，英偉達公佈了量子領域關鍵突破，推出NVQLink，實現量子計算機QPU和GPU的直接通信。黃仁勳指出，量子計算的QPU已獲得空前支持，目前包括17家量子計算公司和8個美國能源部DOE國家實驗室均已接入英偉達生態。

NVQLink本質上是一種開放系統架構，專門用於將GPU計算的極致性能與量子處理器緊密耦合，構建加速的量子超級計算機。從技術參數看，它實現了低於4.0微秒的延遲（FPGA到GPU到FPGA往返），以及高達400 Gb/s的GPU-QPU吞吐量。這一速度對量子糾錯至關重要，因為量子態極其脆弱，必須在極短時間內完成檢測和修正。

量子計算機雖理論速度快，但面臨"太脆弱"的致命問題：熱噪聲和電磁干擾易導致計算出錯，錯誤會累積使結果不可靠。而量子糾錯可能是全球最密集的並行計算任務之一，這正是GPU的用武之地。

當前NISQ（含噪聲中等規模量子）時代的量子比特極其脆弱，其發展受限於錯誤糾正、校準和控制等經典計算任務，解決這一瓶頸需要巨大經典算力。未來，每個NVIDIA GPU科學超級計算機都將與量子處理器緊密耦合，NVQLink負責硬件層面的高速互聯，CUDA-Q則負責軟件層面的統一編程和管理。

CUDA-Q作為NVIDIA推出的開源量子-經典混合計算軟件平台，被定位為"量子計算的CUDA"。其混合編程模型允許在單個量子程序中協同計算GPU、CPU和QPU資源，使開發者能編寫可無縫運行於三者之間的代碼，併為量子糾錯提供專屬方案，顯著降低量子計算開發門檻。

產業實踐中，NVIDIA通過CUDA-Q平台已連接德國於利希中心、日本ABCI-Q等超算系統，構建QPU與GPU協同計算生態。在混合架構中，QPU負責執行量子算法核心模塊，經典處理器處理數據預處理與結果優化。

英偉達的戰略極具智慧——不自研量子計算機，而是聚焦自身最擅長的領域：構建量子與經典計算之間的橋樑。讓量子計算芯片的廠商都主動買英偉達的GPU，搭配在一起用。

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中國量子計算產業：多路線並進

中國在這一領域也齊頭並進，不逞多讓。

玻色量子專注於光量子技術路線，目前已完成六輪融資。公司負責人表示，通用量子計算機實現困難，但專用量子計算機有望在3-5年內實現商業化。目前，公司已在金融、通信、生命科學、AI、電力能源和材料化工等領域進行市場化探索，如與藥企合作推進生命科學應用，與華夏銀行、平安銀行開展金融風控合作。

圖靈量子同樣採用光量子技術路線。其智算事業部銷售總監葛志斌介紹，公司成立於2021年，四年內完成五輪融資，最近一次融資於2024年7月21日完成億元戰略輪融資，由盛世投資領投，重點用於光子芯片產品化研發和產業化加速。2021年11月7日，上海交大無錫光子芯片聯合研究中心正式簽約，圖靈量子依託上海交大無錫光子芯片研究院開始建設國內首條光子芯片中試線，總投資6.5億元。中試線的關鍵設備已於2024年1月開始進場，標誌着中國在光子芯片領域邁入實質性產業化階段。

國盾量子則選擇超導路線。其量子計算相關負責人張栩菁表示，量子計算與AI相互促進，結合後將產生"1+1>2"的效果。目前全球已有4台量子計算機實現量子優越性，包括加拿大的北極光、谷歌的懸鈴木、中國的"九章"光量子計算機和"祖沖之"超導量子計算機系列。

中國移動近期發佈"五嶽量智"量子人工智能平台、《量子AI賦能金融與生物醫藥應用白皮書》以及量智融合算力開放計劃，顯示其對量子技術的進一步加碼佈局。中國移動自2019年開始佈局量子科技，目前已牽頭承擔多項重大科研任務，攻關量子科技相關的基礎軟件和應用算法。

中國科學院院士、中國科學技術大學教授潘建偉表示，預計通過5-10年時間解決量子計算糾錯問題，到2035年或2040年構建出容錯的通用量子計算機構。

中國量子計算產業的多路線並進，特別是光量子技術路線的快速發展，不僅推動了量子計算的商業化進程，也為後摩爾時代的計算技術變革提供了重要支撐。隨着光子芯片技術的突破和量子計算應用的拓展，中國有望在這一領域佔據全球領先地位。